Importar, transformar y visualizar datos en R
La exploración de datos nos permite verificar su calidad, entender los datos con los que trabajamos. Visualizar nuestros datos es un buen comienzo, pero a menudo vamos a necesitar transformar los datos previamente.
Formato tidy data
Cada variable tiene su propia columna Cada observación tiene su propia fila Cada valor tiene su propia celda
Ejemplo organización “tidy”
library(rgbif)
library(ggplot2)
library(rnaturalearth)
library(sf)
datos <- occ_search(scientificName = "Lynx pardinus", limit = 100)
#head(datos$data[, c("species", "decimalLatitude", "decimalLongitude")])
df <- datos$data
# Basic map
world <- ne_countries(scale = "medium", returnclass = "sf")
# Plot
ggplot() +
geom_sf(data = world, fill = "grey90", color = "grey30") +
geom_point(data = df, aes(x = decimalLongitude, y = decimalLatitude),
color = "darkred", size = 2, alpha = 0.7) +
coord_sf() +
theme_minimal()
# Basic map
spain <- ne_countries(country=c("spain", "portugal"))
# plot(spain)
# Plot
ggplot() +
geom_sf(data = spain, fill = "grey99", color = "grey30") +
geom_point(data = df, aes(x = decimalLongitude, y = decimalLatitude),
color = "darkgreen", size = 2, alpha = 0.7) +
coord_sf() +
theme_minimal()
